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Contexte Dans le cadre du développement de plusieurs produits d'IA, notre client recherche un Développeur Fullstack IA pour rejoindre une équipe de 5 développeurs, avec une forte dominante backend et agentique. L'équipe développe directement ses propres interfaces et solutions IA en s'appuyant majoritairement sur les services Google Cloud Platform. Vos missions Développer des applications IA fullstack, avec une dominante backend en Python et des interfaces en React Concevoir des agents IA avec Google ADK, avec leurs propres tools et des usages de RAG / recherche par similarité via BigQuery Travailler sur des cas d'usage de génération et traitement de contenus multimodaux : texte, images, vidéos, traduction et documents Word/Excel Développer des intégrations comme des chatbots Microsoft Teams et des compléments Office Participer à la qualité et au suivi des applications : scénarios de tests, observabilité, alerting et transferts de flux Environnement technique Développement Python • React IA & Agentique Google ADK • Agents IA • RAG Google Cloud Platform Vertex AI • Cloud Run • Cloud Functions • BigQuery • Airflow / Cloud Composer Écosystème Playwright • Microsoft Teams • Office • Génération image / vidéo • Traduction Modalités Mission freelance : 36 mois Saint-Ouen, Ile-de-france (Ligne 14 du métro) 2 à 3 jours de télétravail par semaine Démarrage ASAP

Développeur Python / PL/SQL & IAContexte Au sein d'une équipe applicative Data, nous recherchons un développeur disposant d'un solide socle Python et PL/SQL, avec une compétence/appétence forte pour l'IA. L'objectif est de contribuer au développement et à la maintenance des applications existantes, tout en intégrant progressivement des cas d'usage IA avec les outils disponibles dans l'entreprise. Missions Développement et maintenance de services en Python et PL/SQL. Développement et automatisation avec Robot Framework. Traitement de tickets et problématiques métier à l'aide des services existants. Participation à la mise en œuvre de solutions et cas d'usage IA. Identification des sujets sur lesquels l'IA peut apporter de la valeur. Échanges avec les métiers et compréhension de leurs problématiques. Accompagnement et montée en compétences de l'équipe sur l'IA. Compétences indispensables : Python, PL/SQL, SQL, développement de services/applications, bonnes capacités d'analyse et compréhension des problématiques métier. Compétences complémentaires : IA / GenAI, Robot Framework, API/services, environnement Data. Qualités recherchées : autonomie, curiosité, capacité d'analyse, pragmatisme, bon relationnel et surtout capacité à transmettre ses connaissances à l'équipe.

Nous recherchons facilitateur tribu / tour de contrôle transverse pour contribuer au pilotage et appuyer les différentes squads de la tribu dans la coordination et la communication Dans une logique de facilitateur tribu / tour de contrôle transverse : - Préparation et animation de temps collectifs de la tribu - Valoriser les projets et produits de la tribu par la production de diverses communications - Anticiper, suivre et préparer les supports de diverses instances internes et de l'écosystème - Instruire, suivre et appuyer diverses demandes ponctuelles (nouveaux arrivants, participation externe, invitation en Caisses Régionales) - Appuyer à la structuration et au pilotage transverse de la tribu de diverses manières - Instruire des sujets de la backlog, amont aux Squads ou inter-Squad

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Au sein d'une équipe Agile dédiée à des produits data innovants pour le réseau électrique, vous intervenez en tant que Lead Tech Data. Vous assurez le rôle de référent technique sur des sujets liés à la maintenance prédictive, la mobilité électrique et l'analyse des charges réseau. Vous concevez et maintenez des applications, API, dashboards et pipelines de données en Python. Vous contribuez au cadrage technique des projets, à leur industrialisation et à la qualité des réalisations : revues de code, tests, bonnes pratiques et intégration continue. Vous accompagnez également les développeurs et les Product Owners dans les choix techniques et la résolution des problématiques rencontrées.

Pour un grand groupe bancaire, nous recherchons un Ingénieur DevOps confirmé pour rejoindre l'équipe en charge de l'orchestration de conteneurs. L'équipe intègre les offres cloud de conteneurisation (Kubernetes, OpenShift) dans le SI du groupe et les met à disposition des équipes de développement, prêtes à l'emploi et sécurisées, dans un environnement bancaire régulé. Vos missions : Développer des microservices Java Spring Boot et l'infrastructure associée en Terraform, dans un contexte PaaS Déployer les microservices via les chaînes CI/CD sur Docker / Kubernetes (ArgoCD) Automatiser la configuration et les déploiements (Ansible, Python) Participer à la sécurisation et à l'intégration des offres cloud dans le SI, en respectant les standards du groupe Travailler en mode Agile, suivi des tâches sous JIRA

Nous recherchons un·e Responsable d'enseignes / Key Account Manager pour une mission de management de transition. La personne prendra en charge des comptes clés de la GMS, avec pour objectif de développer le chiffre d'affaires et la rentabilité des enseignes suivies. Rattachée à la direction commerciale, elle préparera et conduira les négociations avec les centrales d'achat nationales, construira les plans d'affaires par enseigne et veillera à la mise en œuvre des accords. Elle pilotera notamment les assortiments, les référencements, les prix et les opérations promotionnelles, en s'appuyant sur l'analyse des résultats et de la rentabilité par client. Indispensable : une expérience opérationnelle dans le secteur alimentaire (food), associée à une pratique confirmée de la gestion d'enseignes GMS et des négociations nationales. Une expérience en GMS acquise uniquement sur des catégories non alimentaires ne répond pas à ce critère. Pour candidater, merci de préciser les catégories alimentaires et les enseignes GMS sur lesquelles vous êtes intervenu·e, ainsi qu'un exemple de négociation ou de plan d'affaires piloté.

Dans le cadre de l'évolution d'une Data Platform Cloud déjà en production, nous recherchons un Data Engineer AWS confirmé/senior. La mission s'inscrit dans un environnement Data à forte volumétrie et porte principalement sur l'évolution de la plateforme, l'industrialisation des pipelines de données et l'intégration de solutions AWS. Vos missionsParticiper à la définition et à l'évolution de l'architecture Data Platform / Lakehouse Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données Développer des traitements PySpark sur AWS Glue Intégrer les services Data AWS, notamment S3 Participer au développement d'API en Java / Spring Boot Contribuer à la mise en place d'un environnement Data Lab Mettre en œuvre et améliorer les processus CI/CD Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Garantir la maintenabilité et la sécurité des solutions Participer aux mises en production Assurer le support de production en cas d'incident majeur Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de tests et d'industrialisation

Nous recherchons un Business Analyst Data pour intervenir au sein d'une équipe IT spécialisée en Data Management et Business Intelligence, sur les domaines du financement et des risques. Le consultant participera aux différents projets de l'équipe, à la maintenance évolutive des applications ainsi qu'au suivi de la production. Il assurera l'interface entre les équipes métiers et les équipes techniques afin de garantir la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions livrées. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers ; Organiser et animer les ateliers avec les utilisateurs ; Rédiger les spécifications fonctionnelles ; Participer à la modélisation des données ; Concevoir, préparer et exécuter les plans de tests ; Présenter les livrables aux utilisateurs ; Rédiger les comptes rendus et les documents de synthèse ; Accompagner les utilisateurs dans la conduite du changement ; Participer à la maintenance évolutive et au support fonctionnel ; Suivre la production et veiller à la qualité des données et des solutions ; Travailler en méthodologie Agile/Scrum.

RECHERCHE – DATA PLATFORM ENGINEER AWS / DATA & IA Je recherche un Data Platform Engineer expérimenté pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation d'une plateforme Data & IA basée sur AWS, notamment autour de Amazon SageMaker Unified Studio. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, en lien étroit avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et métiers. 🔹 Expérience : Confirmée en Data Platform / Cloud AWS 🔹 Environnement : AWS / Data & IA 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🔹 Anglais : courant 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ AWS / Data Platform : • Excellente maîtrise des services AWS orientés Data & Analytics • Expérience significative sur des plateformes Data Lake / Lakehouse • AWS Glue • Amazon SageMaker Unified Studio • Amazon Redshift • Amazon S3 • AWS Lake Formation • Intégration, catalogage et partage des données 🏗️ Infrastructure & DevOps : • Terraform / Terragrunt • CI/CD • GitLab / Jenkins • Industrialisation et automatisation des environnements 🔐 Gouvernance & sécurité : • Gouvernance et qualité des données • Gestion des accès et politiques de sécurité • Publication et consommation des actifs Data • Partage et valorisation des données 🎯 Missions principales : • Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS • Participer au cadrage et à la conception des solutions Data & IA • Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio • Administrer et faire évoluer les environnements de la plateforme • Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services • Accompagner les équipes dans la résolution des problématiques techniques • Assurer un support de niveau expert et analyser les incidents • Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage Data, Analytics et IA • Animer des ateliers techniques et produire la documentation associée ⭐ Soft Skills recherchés : • Très bonne capacité à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers • Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes • Esprit d'équipe et sens du service • Autonomie et force de proposition • Capacité à transformer les besoins métiers en solutions techniques Cordialement

Dans le cadre d'un projet de fiabilisation et de transformation de données, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en Data Quality / Data Cleaning. L'objectif principal de la mission sera de sécuriser la qualité d'un historique de données de plus de 10 ans, avant leur exploitation et leur intégration dans un futur environnement cible. Vous interviendrez notamment sur les missions suivantes : Auditer la qualité des données historiques : identification des incohérences, doublons, valeurs manquantes, anomalies et données aberrantes. Analyser les différents flux et sources de données existants : bases SQL, dataflows Power BI et fichiers Excel. Identifier les points de rupture ou de dégradation de la qualité des données. Définir les règles de nettoyage, correction et transformation nécessaires. Rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques détaillées, destinées à être traduites en scripts par une équipe d'intégration. Documenter les règles métier, cas particuliers et logiques de correction attendues. Préparer la structuration des données en vue de l'alignement futur de différents référentiels, tout en préservant l'intégrité de l'historique. Présenter les spécifications aux équipes techniques et assurer leur clarification pendant la phase d'implémentation. Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT afin de valider les règles de gestion et les corrections proposées.

Notre client, un acteur international disposant d'un environnement technologique exigeant, recherche un Développeur Fullstack à dominante Back-end pour renforcer une équipe en charge du développement et de la maintenance de plateformes et de services numériques à forte volumétrie. Vous intervenez sur des applications utilisées à grande échelle, nécessitant des niveaux élevés de disponibilité, de performance et de robustesse. L'environnement technique repose sur une architecture Cloud-native, principalement autour d'AWS (RDS, EKS, Route 53), avec des infrastructures capables de s'adapter aux variations d'activité et aux pics de charge. Le poste combine une expertise Back-end Java/Spring et des développements Front-end Angular, au sein d'un environnement Kubernetes hautement scalable. MISSION PRINCIPALEEn tant que Développeur Fullstack, vous contribuez à garantir la qualité, la performance, la sécurité et la robustesse des services applicatifs sur l'ensemble de la chaîne technique. Vous prenez en charge des développements structurants, participez aux choix de conception et contribuez à l'amélioration continue des architectures et des pratiques de développement. RÔLES ET ACTIVITÉSDéveloppement & expertise techniqueConcevoir et développer les évolutions applicatives de bout en bout : APIs Back-end (Java/Spring) et interfaces Front-end (Angular). Prendre en charge les développements complexes : logique métier, performance, sécurité et intégration. Intégrer les contraintes de scalabilité (stateless, gestion des sessions, performance des bases de données) et de fonctionnement sur Kubernetes. Utiliser les outils d'intelligence artificielle appliqués au développement (copilotes, génération de code, revue de code assistée, documentation), tout en conservant la maîtrise des choix techniques. Participer aux revues de code et promouvoir les bonnes pratiques de Clean Code et de conception logicielle. Cadrage & conceptionAnalyser la faisabilité technique des demandes : user stories, évolutions et nouveaux projets. Participer à la définition des architectures et à la réalisation de POC. Challenger les besoins et proposer des solutions adaptées à des environnements distribués et scalables. Contribuer aux estimations techniques et à l'identification des risques liés à la performance, à la montée en charge et à la résilience. Qualité, sécurité & conformitéAppliquer les bonnes pratiques de sécurité dès la conception (Security by Design) et respecter les standards d'architecture et de développement. Contribuer à la préparation et à la validation des packages de livraison : conteneurs, dépendances, scripts de bases de données, assets Front-end et configurations. Intégrer les outils de qualité (Sonar, tests automatisés, scans de sécurité) dans les pipelines CI/CD. Production & exploitationCollaborer étroitement avec les équipes Ops pour l'exploitation des applications sur Kubernetes. Analyser les incidents de production et participer à la définition des actions correctives et préventives. Suivre la performance, la montée en charge et la stabilité des services : autoscaling, gestion des ressources et temps de réponse. Contribuer aux déploiements et au suivi post-mise en production.

Contexte : Le client est un groupe du secteur de l'assurance, présent en France et à l'international. Son équipe IA conçoit et développe des solutions d'intelligence artificielle pour les filiales du groupe, et les intègre dans des processus métier automatisés ou dans des outils exposés aux clients et aux partenaires. Vous intégrerez l'une des équipes IA sous la responsabilité de son Lead Développeur IA, en lien avec le Tech Lead IA, référent technique du socle. La mission : • Concevoir et développer des solutions d'intelligence artificielle (LLM, Agents, RAG) en Python. • Prendre un use case de la conception à son intégration dans le processus ou l'outil cible : cadrage technique avec le métier, développement, tests, déploiement, suivi. • Reprendre et optimiser les use cases existants : qualité des réponses, performance, coûts, montées de version de modèles. • Développer les nouveaux use cases selon la roadmap de l'équipe en respectant les engagements de planning. • Assurer la qualité et la maintenabilité du code : méthodologie, couverture de tests, documentation, revues de code. • S'inscrire dans les bonnes pratiques de l'équipe (code reviews, guidelines, sécurité des données) et participer à leur promotion.

Dans le cadre de l'évolution et de la scalabilité d'une plateforme de streaming vidéo à dimension européenne (diffusion web, applications mobiles et TV connectées), nous recherchons deux Platform Engineers / DevOps Seniors. Votre mission consistera à concevoir, opérer et automatiser l'infrastructure cloud hébergeant les applications. Avec une forte culture Developer Experience (DX), vous fournirez aux équipes de développement les outils, pipelines et standards nécessaires pour concevoir, déployer et monitorer leurs services de façon autonome et sécurisée. Missions : Automatisation Cloud & IaC : Concevoir et maintenir l'infrastructure as code via Terraform (conception de modules, gestion d'états multi-environnements, intégration aux workflows CI/CD). Administration Kubernetes : Exploiter et sécuriser les clusters en production (GKE/Scaleway : node pools, upgrades, ingress, TLS, RBAC/OIDC, quotas, réseau et CoreDNS). CI/CD & Packaging : Concevoir et optimiser les pipelines mutualisés sous GitHub Actions (reusable workflows, runners, secrets, rollback) ainsi que les charts Helm partagés et Dockerfiles multi-stage. Observabilité & Performance : Déployer la collecte via OpenTelemetry et la suite VictoriaMetrics (métriques, VictoriaLogs, traces), concevoir les tableaux de bord Grafana / alertes PromQL, et piloter l'autoscaling (HPA/VPA, KEDA) lors des pics d'audience éditoriaux. FinOps : Rendre les coûts visibles et attribuables (tagging, tableaux de bord de showback/chargeback) et activer les leviers d'optimisation budgétaire. Pratiques de Dev assisté par IA : Intégrer et utiliser activement les agents de code IA de pointe (Claude Code, GitHub Copilot) dans les workflows d'ingénierie quotidiens.

Vos missions ? En tant que consultant support applicatif vous serez en charge des missions suivantes: - Diagnostiquer et résoudre les incidents applicatifs escaladés par le support N1. - Analyser les causes récurrentes et proposer des solutions correctives ou préventives. - Suivre et documenter les tickets dans l'outil ITSM (Jira, ServiceNow, GLPI…). - Réaliser les opérations de maintenance applicative et les mises en production mineures. - Escalader les incidents complexes au support N3 ou aux équipes de développement. - Rédiger et mettre à jour la documentation technique et les procédures de résolution. - Accompagner les utilisateurs et assurer une communication claire lors des incidents. - Participer aux tests fonctionnels après correctifs ou évolutions. La stack Technique : SQL

Contexte :Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l'optimisation de l'assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique. Missions :Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l'impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata. Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%). Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel. Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate). Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel. Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l'interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.